基于流形正则协同训练模型的行为识别方法

• 作者: 刘向阳 姜树明 李阳 王帅
• 来源期刊: 山东科学
• 学科: 工学
• 关键词: 行为识别 半监督学习 协同训练 流形学习 拉普拉斯正则
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 其他研究论文
• 页码范围: 116-120
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2581字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3976/j.issn.1002-4026.2018.01.019

摘要

本文提出了基于流形正则协同训练模型的行为识别方法.该方法将拉普拉斯正则引入到协同训练模型中,利用大量未标记样本数据从不同视角数据上训练出两个分类器,两者之间互换未知信息并更新分类器,以提高识别精确度.在动作数据集UCF-iphone上进行了大量的实验验证算法的有效性,结果表明,引入拉普拉斯正则能有效地提高动作识别精确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜树明	山东省科学院情报研究所	24	98	5.0	8.0
2	刘向阳	山东省科学院情报研究所	8	16	2.0	3.0
3	王帅	山东省科学院情报研究所	12	71	4.0	8.0
4	李阳	山东省科学院情报研究所	1	0	0.0	0.0